Surgical Technique and Initial Clinical Experience with a Novel Extracapsular Articulating Implant for Treatment of the Canine Cruciate Ligament Deficient Stifle Joint
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the surgical technique, clinical efficacy, and complications using the Simitri Stable in Stride(®) extracapsular articulating implant (EAI) to treat naturally occurring stifle instability due to cranial cruciate ligament (CrCL) insufficiency. STUDY DESIGN: Prospective case series. ANIMALS: Client-owned dogs with CrCL-deficient stifles (n=60 dogs; 66 stifles). METHODS: An EAI was applied to the medial aspect of the distal femur and proximal tibia after stifle exploration and treatment of joint pathology. Outcome measures included lameness score, time to weight bearing, and bilateral assessment of stifle stability, stifle range of motion (ROM), and thigh circumference (TC). Outcome measures were determined preoperatively and at intervals from 4.5 to 16.0 months (median 8.9 months) postoperatively. Data were excluded from bilaterally affected dogs <6 months after CrCL surgery on the contralateral limb, and from dogs with contralateral limb lameness. RESULTS: Within 24 hours of EAI surgery, dogs were weight bearing on 64 of 66 limbs at the walk. Incidence of major complications requiring surgical revision was 15.3% and minor complications was 10.2%. Postoperatively, there were significant improvements in lameness scores and ROM in 34 EAI-treated limbs meeting inclusion criteria, and the mean ROM returned to within normal limits. TC did not change in the operated limb, but decreased significantly in the control limb. CONCLUSION: The EAI effectively stabilized the CrCL-deficient stifle, and significantly improved lameness scores and stifle ROM. Decreased TC in control limbs may have been due to early return to mobility and weight bearing on the EAI-treated limb.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».